ScienceAI 2021「AI+质料」专题年度回顾

编辑/凯霞传统的质料设想与研发,以实验和经验为主。但随着质料化学和加工变得越来越复杂,这变得越来越具有挑战性。随着人工智能(AI)的快速发展,AI 技巧已广泛使用于质料科学各领域。科学家正努力通过估计机建模和 AI 技巧,根据所需要的本能预计候选质料,从而加快新质料的研发速率和效率,降低研发成本。AI 正在减速搜索和预计质料特色。在 AI 的助力下,质料在极端、恶劣条件下的本能得到快速且准确的预计,实现了人类目前无法实现的……利用 AI 技巧来减速设想和发觉尚不存在的质料。这些先进的质料将使技巧更先进和更环

编辑/凯霞

传统的质料设想与研发,以实验和经验为主。但随着质料化学和加工变得越来越复杂,这变得越来越具有挑战性。

随着人工智能(AI)的快速发展,AI 技巧已广泛使用于质料科学各领域。科学家正努力通过估计机建模和 AI 技巧,根据所需要的本能预计候选质料,从而加快新质料的研发速率和效率,降低研发成本。

AI 正在减速搜索和预计质料特色。在 AI 的助力下,质料在极端、恶劣条件下的本能得到快速且准确的预计,实现了人类目前无法实现的……

利用 AI 技巧来减速设想和发觉尚不存在的质料。这些先进的质料将使技巧更先进和更环保,其使用范围从可再生能源到电子产品,再到药物等等。

AI 赋能质料科学,新质料产业从研发到产业化将不再遥远。

接下来,ScienceAI 将回顾 2021 年 AI 在质料领域的一些重要研究进展。

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Nature最新封面:发觉首个「光子雪崩」纳米质料,「如果我们能够感知周围的化学环境」即将进入生活的智能尘埃,应如何为它们提供电池电动汽车电池新突破——宾大团队研制出高续航、快充电、低成本的磷酸铁锂电池机械进修为质料学家补充「化学直觉」,更好的发觉质料新特色探索质料「量子大脑」——没有软件,硬件也可以实现机械进修MIT团队研发出AI工具,优化激光切割设想,避免质料浪费机械进修模拟铝原子运动,助力估计质料科学自动化AI勘探金属,寻找电池最佳质料MIT研发出塑料聚合物电缆,虽细如发丝,但传输速率是USB的10倍减速锂电池充电速率,斯坦福研究登上Nature子刊南洋理工团队发明「智能」收集日光设备,可商用落地AI助力高温下质料特色估计,筛选速率提升百万倍无需物理公式,GAN揭露复合质料内部物理场的变化「机械进修+激光+悬浮」揭露耐火质料熔化过程当第一性原理遇上AI,发觉200多种新催化剂多伦多大学组建「AI+基础学科」团队,减速新质料发觉AI助力下的新质料估计,将占据未来几十年舞台中心中科大江俊:开发有大脑的「机械化学家」,赋能科学研究机械进修辅助分子晶体特色预计,新质料发觉可走「捷径」从谷歌 AI 设想的芯片谈 AI 的智能和创造力AI助力高本能钢设想:断裂强度、断裂寿命得到准确预计分子系统、软质料、固态质料助力「智能物质」的兴起AI 改进半导体分层技巧,赋能估计机芯片、电池制造高效、低成本,鉴于物理的机械进修使用于太阳能电池设想反铁磁体构建下一代通用信息存储设备,为更强大的AI系统增速显示器、太阳能、光通信……这个小众质料有着广泛的商业前景ML、DL通用模型预计质料特色 | 无需超级估计机,你的笔记本也可以机械进修的崛起:从质料设想到生物医学、量子估计……再到工业使用近期四项研究,人工智能又搞出了哪些新质料?图神经网络对玻璃结构进行反向设想这可能是最全的质料导电性数据库,一个好用的在线分类工具AI+新型二维半导体:从集成电路工艺到芯片制造,复旦大学最新研究机械进修预计微观结构层面不锈钢的行为深度进修用于锂离子电池电极「体积图像」分割,助力电池本能提升深度进修正在推动新一波质料设想创新浪潮,以超高温的难熔高熵合金为例鉴于多目标贝叶斯优化的主动进修,优化液流电池特色,效率提高至少15倍贝叶斯优化为构建纳米多孔质料提供了更好的方法机械进修解决核磁共振谱中「谁是谁」的问题,可直接从晶体结构预计化学位移超快、超低能耗!北大团队提出鉴于卷积神经网络的全光估计准确率达 95%,机械进修预计复杂新质料合成MIT初创公司推出新型光子AI芯片,比英伟达A100速率快、能耗低独家专访深势科技:「多尺度建模+机械进修」攻克传统分子模拟瓶颈,驱动多行业使用

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